cast函数非常消耗内存，如何处理呢？答案

【问题标题】：cast function is extremely memory consuming, how to handle it?cast函数非常消耗内存，如何处理呢？
【发布时间】：2016-07-04 16:56:36
【问题描述】：

我有一张桌子看起来像：

date    item_id    store_id   sale_num
1/1/15    33         1          10
1/1/15    33         2          12
1/1/15    33         3          15
1/1/15    44         1          54
1/1/15    44         3          66 
1/2/15    33         1          14
....

我想对表进行强制转换，以便将 store_id 放入多个列中，并且 value 是 sale_num。表格应该是这样的：

date    item_id   store1   store2   store3  
1/1/15   33         10       12       15
1/1/15   44         54       NA       66
1/2/15   33         14       NA       NA
......

当我在小范围内使用强制转换函数执行此操作时，原始表中的 1000 行，没有问题。

但是，原始表有 38,000,000 行并在 R 中消耗 1.5 GB 内存。当我使用 cast 函数时，该函数消耗大约 34 GB 内存，并且它会无限运行。

它有什么问题？有没有其他办法？

【问题讨论】：

标签： r dataframe aggregation

【解决方案1】：

我们可以使用data.table 中的dcast。它应该比来自reshape 的cast 更有效。我们将“data.frame”转换为“data.table”（setDT(df1)），然后使用dcast。

library(data.table)
dcast(setDT(df1), date+item_id~ paste0("store", 
              store_id), value.var="sale_num")
#      date item_id store1 store2 store3
#1: 1/1/15      33     10     12     15
#2: 1/1/15      44     54     NA     66
#3: 1/2/15      33     14     NA     NA

【讨论】：